解释 plt.subplot(4, 4, index + 1).imshow(img[:, :, ::-1])

时间: 2024-05-20 08:15:10 浏览: 41
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Matplotlib-no-132:matplotlib示例

这行代码使用了 Matplotlib 库中的 subplot 函数来在一个 4x4 的子图中显示图像。其中，第一个参数是总行数，第二个参数是总列数，第三个参数则表示当前子图的索引位置。这个索引位置是从 1 开始的，所以我们需要将 index 的值加 1。最后，imshow 函数用于显示图像，并且通过切片操作 `[:, :, ::-1]` 将图像从 BGR 格式转换为 RGB 格式。
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plt.imshow(img) plt.show() 总结，matplotlib 1.2.1作为数据可视化的强大工具，为Python用户提供了丰富的图形绘制功能，无论是简单的2D图表还是复杂的3D模型，都能轻松应对。结合其高度定制化的特点，...

plt.subplot(4, 4, index + 1).imshow(img[:, :, ::-1])

其中，plt.subplot() 方法用于创建一个子图，参数中的 4 表示将整个图分成 4 行，4 列，index + 1 表示当前子图的位置。而 imshow() 方法则是用来显示图片的，其中 img[:, :, ::-1] 表示将图片的 RGB 通道倒转，因为...

plt.subplot(231), plt.imshow(img,'gray'), plt.title('ORIGINAL') # 原图放大 plt.subplot(232), plt.imshow(replicate,'gray'), plt.title('REPLICATE') # 方式一：复制法 plt.subplot(233), plt.imshow(reflect,'gray'), plt.title('REPLECT') # 方式二：反射法 plt.subplot(234), plt.imshow(wrap,'gray'),plt.title('REFLECT_101') # 方式三：反射法二(不要最边缘的像素) plt.subplot(235), plt.imshow(wrap,'gray'),plt.title('WRAP') # 方式四：外包装法 plt.subplot(236), plt.imshow(constant,'gray'),plt.title('CONSTAVI') # 方式五：常量法

每个子图都使用plt.imshow()函数来显示对应的图像，并使用plt.title()函数给子图添加标题。 - 第一个子图（plt.subplot(231)）显示原始图像，使用灰度色彩空间进行显示，标题为'ORIGINAL'。 - 第二个子图（plt....

from matplotlib import pyplot as plt plt.subplot(121) plt.imshow(img_OpenCV) plt.subplot(122) plt.imshow(img_matplotlib) plt.show()解释这段代码

这段代码使用了Matplotlib库的pyplot子模块，其中plt.subplot(121)和plt.subplot(122)分别定义了两张子图，plt.imshow()函数用于在子图中显示图像。其中img_OpenCV和img_matplotlib是两个图像变量。代码最后使用plt....

此代码问题import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img1 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.1.tif") img2 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.2.tif") img3 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.3.tif") img4 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.4.tif") def bhistogram(src): height, width= src.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) cv2.calcHist([src],[0],None,[256],[0,256]) / np.size(src) return dst image1 = bhistogram(img1) image2 = bhistogram(img2) image3 = bhistogram(img3) image4 = bhistogram(img4) plt.figure(figsize=(100,100)) plt.subplot(421) plt.imshow(img1,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(422) plt.plot(image1) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.subplot(423) plt.imshow(img2,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(424) plt.plot(image2) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.subplot(425) plt.imshow(img3,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(426) plt.plot(image3) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.subplot(427) plt.imshow(img4,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(428) plt.plot(image4) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.show()

这段代码存在一个问题，即在bhistogram函数中，虽然调用了cv2.calcHist函数计算了灰度直方图，但是并没有将其结果赋值给dst变量，导致bhistogram函数始终返回一个全为0的数组。因此，在绘制灰度直方图时，实际上绘制...

为什么img_noise和img_result的值差不多from skimage import data,util,color import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def GT(img): m= img.shape[0] n= img.shape[1] G_img=np.zeros((m,n)) for i in range(m-1): for j in range(n-1): G_img[i,j]=np.sqrt((img[i,j+1]-img[i,j])**2+(img[i+1,j]-img[i,j])**2) return G_img def td_denoising(img_noise,img0,lamba,Nmax,tol): img_result = np.zeros(img_noise.shape).astype(float) for k in range(Nmax): for i in range(img_result.shape[0]-1): for j in range(img_result.shape[1]-1): img_result[i,j]=img_noise[i,j]-lamba*(2*img0[i,j]-img0[i+1,j]-img0[i,j+1]) if np.linalg.norm(img0-img_result)<=tol: return img_result break img0 =img_result img_noise = img_result return img_result if __name__=='__main__': img1= data.camera() img = img1.astype(float) img_noise = util.random_noise(img1) G_img_noise = GT(img_noise) G_img = GT(img) plt.figure() plt.subplot(121) plt.imshow(img,'gray') plt.subplot(122) plt.imshow(G_img,'gray') plt.show() plt.figure() plt.subplot(121) plt.imshow(img_noise,'gray') plt.subplot(122) plt.imshow(G_img_noise,'gray') plt.show() img0 = np.zeros(img_noise.shape) img0 = img_noise img0 = img1 lamba = 0.5 Nmax =20 tol=0.00000001 img_result = td_denoising(img_noise,img0,lamba,Nmax,tol) plt.figure() plt.subplot(121) plt.imshow(img_noise,'gray') plt.subplot(122) plt.imshow(img_result,'gray') plt.show()

在代码中，img0 被赋值为 img_noise，然后又被赋值为 img1，这可能导致 img0 的值与 img_noise 或 img1 的值相近，因此最终的 img_result 与 img_noise 的值也会相近。建议将 img0 的赋值修改为 ...

import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 加噪声 def noise(img): out = img rows, cols, chn = img.shape for i in range(250): x = np.random.randint(0, rows) y = np.random.randint(0, cols) out[x, y, :] = 255 return out if __name__ == "__main__": image = cv2.imread('game1(1).jpg') plt.subplot(3, 2, 1) plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.title('Original') noise_img = noise(image) plt.subplot(3, 2, 2) plt.imshow(noise_img) plt.axis('off') plt.title('noise') # 均值滤波 result1 = cv2.blur(noise_img, (5, 5)) plt.subplot(3, 2, 3) plt.imshow(result1) plt.axis('off') plt.title('mean') # 方框滤波 result2 = cv2.boxFilter(noise_img, -1, (5, 5), normalize=1) plt.subplot(3, 2, 4) plt.imshow(result2) plt.axis('off') plt.title('box') # 高斯滤波 result3 = cv2.GaussianBlur(noise_img, (3, 3), 0) plt.subplot(3, 2, 5) plt.imshow(result3) plt.axis('off') plt.title('gaussian') # 中值滤波 result4 = cv2.medianBlur(noise_img, 3) plt.subplot(3, 2, 6) plt.imshow(result4) plt.axis('off') plt.title('median') plt.show() 为什么读取的图片是紫色的

1. 图片读取路径错误：请确保图片路径正确，包括文件名和文件后缀。 2. 图片格式不支持：OpenCV库对于一些特殊的图片格式可能存在兼容性问题。请确保读取的图片格式是OpenCV支持的格式，如JPEG、PNG等。 3. 图片...

补充代码img_scanned = io.imread("scanned-text-grayscale.tif") plt.subplot(121) plt.imshow(img_scanned) plt.axis('off') plt.title("Original") img_seg = np.zeros_like(img_scanned) ### YOUR CODE HERE ### END YOUR CODE plt.subplot(122) plt.imshow(img_seg) plt.axis('off') plt.title("Segmentation")

plt.imshow(img_scanned) plt.axis('off') plt.title("Original") # 图像分割 img_seg = np.zeros_like(img_scanned) threshold = 128 img_seg[img_scanned ] = 1 # 显示分割后的图像 plt.subplot(122) plt.imshow...

img1 = np.zeros((100, 100)) img2 = np.zeros((100, 100)) img1[20:50, 30:60] = 1 img2[30:50, 30:60] = 1 plt.subplot(121) plt.imshow(img1) plt.axis('off') plt.subplot(122) plt.imshow(img2) plt.axis('off') plt.show()### YOUR CODE HERE ### END YOUR CODE

这段代码使用了numpy和...plt.imshow(img1) plt.axis('off') plt.subplot(122) plt.imshow(img2) plt.axis('off') plt.show() 这段代码会生成一个窗口，其中包含两个子图，分别显示img1和img2的内容。

请选取适当的特征，对下列图像对进行区分img1 = np.zeros((100, 100)) img2 = np.zeros((100, 100)) img1[20:50, 30:60] = 1 img2[30:50, 30:60] = 1 plt.subplot(121) plt.imshow(img1) plt.axis('off') plt.subplot(122) plt.imshow(img2) plt.axis('off') plt.show()

可以选取以下特征来区分这两张图片： 1. 图片的总面积； 2. 图片中的黑色像素点数量；...对于这两张图片，它们的主要区别在于img1中的白色像素点数量比img2多，因此可以通过比较这个特征值来区分它们。

代码补充b）图像对B1、B2 img1 = np.zeros((100, 100)) img2 = np.zeros((100, 100)) img1[30:70, 30:70] = 1 img2[20:40, 30:70] = 1 img2[60:80, 30:70] = 1 plt.subplot(121) plt.imshow(img1) plt.axis('off') plt.subplot(122) plt.imshow(img2) plt.axis('off') plt.show()

plt.imshow(img1) plt.axis('off') plt.subplot(122) plt.imshow(img2) plt.axis('off') plt.show() 其中，np.zeros((100, 100)) 创建了一个大小为 $100 \times 100$ 的全黑图像，然后通过对数组的赋值操作...

img_checkeboard = io.imread("checkeboard8_pixeldup_8.tif") plt.subplot(121) plt.imshow(img_checkeboard) plt.axis('off') plt.title("Original") img_binary = np.zeros_like(img_checkeboard) plt.subplot(122) plt.imshow(img_binary) plt.axis('off') plt.title("Binary")

img_binary[img_checkeboard > threshold] = 1 这段代码将图像中所有像素值大于127的像素设置为1，其余像素设置为0。然后，使用matplotlib库的imshow函数将二值化后的图像显示在右边的subplot上。

img,mask = next(iter(train_loader)) plt.subplot(121) plt.imshow((convertimg(img[2],3))) print(img.shape) plt.subplot(122) plt.imshow(convertimg(mask[2],1)) print(mask.shape) plt.show()

这段代码应该是用于可视化训练数据的，其中train_loader是训练数据集的DataLoader对象，通过调用next(iter(train_loader))可以得到一个batch的数据，其中img和mask分别表示图像和对应的掩膜。接下来的代码将第三张...

补充代码img_checkeboard = io.imread("checkeboard8_pixeldup_8.tif") plt.subplot(121) plt.imshow(img_checkeboard) plt.axis('off') plt.title("Original") img_binary = np.zeros_like(img_checkeboard) plt.subplot(122) plt.imshow(img_binary) plt.axis('off') plt.title("Binary")

plt.imshow(img_checkeboard) plt.axis('off') plt.title("Original") # 二值化处理 img_binary = np.zeros_like(img_checkeboard) threshold = filters.threshold_otsu(img_checkeboard) img_binary[img_...

代码报错修改img,mask = next(iter(train_loader)) plt.subplot(121) plt.imshow((convertimg(img[2],3))) print(img.shape) plt.subplot(122) plt.imshow(convertimg(mask[2],1)) print(mask.shape) plt.show()

plt.imshow(convertimg(mask[2],1)) print(mask.shape) plt.show() except Exception as e: print('Error:', e) 这样，在出现错误时，程序就会打印出错误信息，帮助您更好地调试代码。

1. 请选取适当的特征，对下列图像对进行区分 (a) 图像对A1、A2 img1 = np.zeros((100, 100)) img2 = np.zeros((100, 100)) img1[20:50, 30:60] = 1 img2[30:50, 30:60] = 1 plt.subplot(121) plt.imshow(img1) plt.axis('off') plt.subplot(122) plt.imshow(img2) plt.axis('off') plt.show() ### YOUR CODE HERE ​ ### END YOUR CODE

feat1 = lbp.compute(img1) feat2 = lbp.compute(img2) # 计算LBP特征的相似度 similarity = cv2.compareHist(feat1, feat2, cv2.HISTCMP_CORREL) print('两幅图像的LBP特征相似度为：', similarity) 需要注意...

from scipy import ndimage from skimage import io from matplotlib import pyplot as plt # img为原始图像 img = io.imread('C:/Users/lvxiong/Desktop/3.jpg') # 中值滤波 n = 3 new_img = ndimage.median_filter(img, (n, n)) # 显示图像 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.subplot(1, 2, 1) plt.axis('off') plt.imshow(img) plt.title('原图像') plt.subplot(1, 2, 2) plt.axis('off') plt.imshow(new_img) plt.title('中值滤波') plt.savefig('中值滤波结果.tif') plt.show()

4. 显示图像结果：使用 pyplot.subplot 函数创建一个包含两个子图的画布，分别用于显示原始图像和滤波后的图像。使用 pyplot.imshow 函数显示图像，并设置标题和标签等属性。最后使用 pyplot.savefig 函数保存滤波后...

解释代码： # 原图 fig = plt.figure() plt.subplot(1, 2, 1) plt.axis('off') img = Image.open(img_names[idx]) img = np.array(img) plt.imshow(img)

然后，使用plt.subplot()函数在图形对象中创建一个子图，位置为(1, 2, 1)，表示在一个1行2列的图形中的第一个位置。接下来，使用plt.axis('off')函数关闭子图的坐标轴。然后，使用Image.open()函数打开一个...

修改此代码import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r'E:\\postgraduate\\three\\DIP3E_Original_Images_CH03\\3.10.tif', 0) def contrast_strech(src,r1,s1,r2,s2): height, width = src.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) r_min, r_max = np.min(img),np.max(img) for i in range(0, height): for j in range(0, width): dst[i, j] = (255 - 0) / (r_max - r_min) * ((img(i, j) - r_min)) return dst image1 = contrast_strech(img, np.min(img), 0, np.max(img), 255) image2 = contrast_strech(img, (np.min(img) + np.max(img)) / 2, 0, (np.min(img) + np.max(img)) / 2, 255) plt.figure(figsize=(100,100)) plt.subplot(131) plt.imshow(img,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(132) plt.imshow(image1,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(133) plt.imshow(image2,cmap='gray') plt.axis('off') plt.show()

4. 在函数调用的时候，第二个对比度拉伸的函数调用应该为 image2 = contrast_strech(img, (np.min(img) + np.max(img)) / 2, 0, (np.min(img) + np.max(img)) / 2, 255) 而不是 image2 = contrast_strech(img, np...

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ALU课设实现基础与高级运算功能

资源摘要信息:"ALU课设" 知识点： 1. ALU的基本概念：ALU（算术逻辑单元）是计算机处理器中的核心组成部分，负责执行所有的算术和逻辑运算。它能够处理包括加法、减法、逻辑运算等多种指令，并根据不同的操作码（Operation Code）来执行相应的操作。 2. 支持的运算类型： - ADD（加法）：基本的算术运算，将两个数值相加。 - SUB（减法）：基本的算术运算，用于求两个数值的差。 - 逻辑左移（Logical Shift Left）：将数值中的位向左移动指定的位置，右边空出的位用0填充。 - 逻辑右移（Logical Shift Right）：将数值中的位向右移动指定的位置，左边空出的位用0填充。 - 算数右移（Arithmetic Shift Right）：与逻辑右移类似，但是用于保持数值的符号位不变。 - 与（AND）、或（OR）、异或（XOR）：逻辑运算，分别对应逻辑与、逻辑或、逻辑异或操作。 SLT（Set Less Than）：如果第一个数值小于第二个数值，则设置条件标志位，通常用于条件跳转指令。 3. ALUctr表格与操作码（ALU_OP）： - ALUctr表格是ALU内部用于根据操作码（ALU_OP）来选择执行的具体运算类型的映射表。 - 操作码（ALU_OP）是用于告诉ALU需要执行哪种运算的代码，例如加法操作对应特定的ALU_OP，减法操作对应另一个ALU_OP。 4. ALU设计中的zero flag位： - Zero flag是ALU的一个状态标志位，用于指示ALU的运算结果是否为零。 - 在执行某些指令，如比较指令时，zero flag位的值会被检查，以便决定程序的执行流程。 5. 仿真文件： - 仿真文件是指在设计和测试ALU时所用到的模拟环境文件。通过这些文件，可以验证ALU的设计是否满足需求，运算结果是否正确。 - 仿真文件通常包括一系列测试向量和预期的输出结果，用于验证ALU在各种情况下的行为。 6. ALU课设的应用场景： - 通过制作ALU课设，学生或工程师可以加深对处理器核心组成部分的理解。 - ALU的设计和实现是计算机体系结构课程中的一个重要课题，通过实践项目可以更好地掌握理论知识。 - 在实际工作中，设计高效、准确的ALU对于提高处理器性能至关重要。 7. 技术实现和开发流程： - 设计ALU时，需要根据需求确定支持的运算类型和精度（比如32位、64位等）。 - 设计ALUctr表格，列出所有可能的操作码与对应运算类型的映射关系。 - 通过硬件描述语言（如Verilog或VHDL）实现ALU电路设计，包括各种运算逻辑和zero flag位的处理。 - 编写测试用例，使用仿真工具进行测试验证，确保ALU按照预期工作。 8. ALU的设计挑战： - 设计一个高效的ALU需要考虑运算速度、资源消耗（如芯片面积、功耗）和可靠性。 - 在不同的处理器设计中，ALU可能会有不同的优化策略，比如流水线技术、超标量技术等。 - 考虑未来技术的发展，设计可扩展性和兼容性也是ALU设计中的关键点。